택시 GPS Probe 자료의 실시간 이상치 제거 알고리즘 개발 = Development of Real-Time Dynamic Outlier Filter Algorithm for Taxi GPS Probe in Urban Arterial

국문 초록 (Abstract)

지능형 교통 시스템(IST)의 성공은 교통 시설의 효율적인 운영이 중요하며, 그 핵심은 신뢰성있는 교통정보를 생성하고 제공하는 것이다. 최근 정보화시대를 맞이하여 정보 통신 기술의 급속한 발달로 교통정보, 특히 실시간적인 구간 통행시간에 대한 불특정 다수의 요구가 증대되고 있다. 실시간 교통정보의 수집-제공을 위한 (비용 효과 측면에서의) GPS 의 우수성은 많은 연구 결과와 사례를 통해서 입증되었다. 최근 다양한 지역에서의 실시간 교통정보 수집을 위해 Taxi 를 GPS Probe로 이용하려는 시도가 행해졌으나, Taxi GPS를 통해 교통정보가 생성될 경우 주행과 관계없는 정보가 수집된 경우에는 이를 Filtering 해야 하는 필요가 발생하게 된다.
따라서, 본 논문에서는 Taxi GPS 를 통해 교통정보를 생성할 경우 주행과 관계없는 정보를 실시간으로 검지하여 제거하는 알고리즘을 개발하였으며, 이를 통해 신뢰할 수 있는 실시간 구간 교통정보를 생성하였다. 알고리즘의 적용을 위하여 서울 시내 주요 축의 일부인 강남대로, 도산대로, 양화로(신촌)의 일부 링크에서 번호판 조사를 실시하였고, 실시간 이상치 제거 알고리즘을 적용한 결과 약 70%의 이상치가 제거되었으며, 통행시간의 상대 오차가 72.05%로 향상된 것으로 나타나 이를 통해 Taxi GPS 를 통해 신뢰할 수 있는 실시간 교통정보를 생성할 수 있을 것으로 판단되며 본 연구를 위해 사용된 데이터는 SK(주) 엔트랙의 것을 사용하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The success of Intelligent Transportation Systems depends on the efficient operation of transportation facilities and the key is to obtain and to disseminate reliable traffic information. Nowadays meeting the Information Ages and the rapid development of information technology, more and more people want to know traffic information on their route, especially real-time link travel time Superiority of GPS for obtainment-dissemination of real-time link travel time is proved cost-effective for many researches and projects Recently it is tried to taxi for GPS probe to obtain real-time link travel time, but this way needs to filter the data that includes regardless of travel
In this study, a real-time dynamic outlier filter algorithm for taxi GPS probe is developed focusing on the application for the urban arterials For the application, an actual traffic survey for dynamic link travel times has been conducted using license plate method for some arterials of Seoul network (Kangnam arterial, Dosan arterial, Yanghwa arterial) Using the algorithm, it is estimated that the filtered results amounted to about seventy percent of outliers. In addition, it improved confidence ratio by 72.05% The estimated filtering algorithm developed here would be expected to be in use with some calibration Some limitation and future research agenda have also been discussed.

목차 (Table of Contents)

• 목차 = ⅱ
• 제1장 서론 = 1
• 1.1 연구의 배경 = 1
• 1.2 연구의 내용 = 4
• 1.3 연구의 목적 = 5
• 제2장 택시 GPS Probe와 이상치 = 6
• 2.1 택시 GPS Probe의 특징 = 6
• 2.2 이상치의 정의 및 발생 원인 = 8
• 2.3 이상치 제거의 필요성 = 9
• 제3장 통계적 이상치 검지방법 고찰 = 10
• 3.1 통계적 이상치 검지방법 = 10
• 3.1.1 개요 = 10
• 3.1.2 Box-Plot 방법 = 10
• 3.1.3 첨도 통계량(Kurtosis Statistics) 방법 = 11
• 3.1.4 Shapiro-Wilk 검정법 = 12
• 3.1.5 Dixon-Type 검정법 = 13
• 3.1.6 ESD 검정법 (Grubb's Test) = 14
• 3.2 통계적 방법 적용의 한계 = 15
• 제4장 실시간 이상치 제거 알고리즘 개발 = 18
• 4.1 알고리즘의 개요 = 18
• 4.1.1 알고리즘의 기본 전제 = 18
• 4.1.2 알고리즘의 구성 = 18
• 4.1.3 적절한 기준값 생성 시간의 결정 = 19
• 4.1.4 혼잡 및 돌발상황을 고려한 오차항의 결정 = 20
• 4.2 알고리즘의 세부 모듈 = 23
• 4.2.1 기준값 생성 모듈 = 25
• 4.2.2 추세 판단 모듈 = 26
• 4.2.3 이상치 제거 모듈 = 30
• 제5장 이상치 제거 알고리즘의 적용 = 31
• 5.1 알고리즘의 적용 범위 및 평가 방법 = 31
• 5.1.1 알고리즘의 적용 범위 = 31
• 5.1.2 알고리즘의 평가 방법 = 31
• 5.2 Graph를 이용한 알고리즘의 평가 = 33
• 5.2.1 알고리즘 평가 결과 = 33
• 5.3 통계적 방법을 이용한 적용 효과 분석 = 35
• 5.3.1 통행시간 상대오차 비교 = 35
• 5.3.2 이상치 제거율 분석 = 43
• 제6장 결론 및 향후 연구 과제 = 45
• 6.1 결론 및 향후 연구 과제 = 45
• 참고문헌 = 47